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인도의 청소년들에게 성장 마인드셋 기술을 가르치기 위한 대화형 AI 활용

2026년 1월 25일 업데이트: John Weisz, Harvard University

인도 청소년들에게 성장 마인드셋 기술을 가르치기 위한 대화형 AI 활용

이 연구는 정신 건강 문제를 가진 대부분의 청소년이 치료를 받지 못하는 인도에서, 대화형 AI를 활용한 간단한 디지털 개입이 학령기 청소년(6-8학년)의 정신 건강 결과를 개선할 수 있는지 테스트하는 것을 목표로 합니다. 이 개입은 AI 챗봇과의 45분간의 대화형 대화(두 차례의 수업 시간에 걸쳐 진행)를 통해 노력으로 기술과 능력을 향상시킬 수 있다는 믿음인 "성장 마인드셋"을 가르칩니다. 방갈로어의 한 사립 영어 중학교에서 약 430명의 학생을 대상으로 한 무작위 대조 시험은 챗봇과의 상호작용이 불안과 우울증 증상을 줄이고 동시에 성장 마인드셋 믿음을 강화할 수 있는지 평가할 것입니다. 반의 학생들은 기준선에서 완전한 개입을 받는 반면, 나머지 반(대조군)은 일반적인 학교 과제를 수행할 것입니다. 7주 후, 대조군은 성장 마인드셋 개입의 단축된(15분) 버전을 받게 됩니다. 참가자들은 기준선, 3주, 7주에 각각 10분간의 설문조사를 완료한 후, 모든 학생들은 챗봇의 모든 정보가 담긴 인쇄된 소책자를 받게 됩니다. 이 연구는 청소년 정신 건강을 위한 간단한 디지털 개입으로서 대화형 AI를 평가하는 최초의 무작위 대조 시험 중 하나를 나타냅니다.

연구 개요

상세 설명

전 세계적으로 3억 명의 청소년이 진단 가능한 정신 장애를 가지고 있으며, 인도에는 다른 어떤 국가보다 많은 청소년이 거주하고 있습니다. 그러나 본 연구가 진행되는 인도에서는 정신 건강 문제에 영향을 받는 대부분의 청소년이 치료를 받지 못하고 있습니다. 증상은 특히 고등학교 시기에 널리 퍼져 있으며, 많은 학생들이 우울증과 불안의 징후를 보입니다. 정신 건강 치료에 접근하는 데 수많은 어려움이 있기 때문에, 일부 사람들은 ChatGPT와 Claude와 같은 대화형 인공지능을 통해 맞춤형 지원을 받고 있습니다. 그러나 이러한 도구가 정신 건강을 개선할 수 있는지에 대한 엄격한 검증은 거의 이루어지지 않았습니다.

본 연구는 대화형 인공지능과 청소년 정신 건강을 위한 근거 기반 중재, 특히 능력이 타고난 것이 아니라 노력을 통해 향상될 수 있다는 믿음을 촉진하는 성장 마인드셋 중재를 결합하여 이러한 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 성장 마인드셋 중재가 학업 성취도를 향상시킬 수 있다는 것은 잘 알려져 있습니다. 또한, 연구자들은 간단한 컴퓨터 기반 성장 마인드셋 훈련이 중재 후 3-9개월 동안 지속되는 불안과 우울증 증상을 줄일 수 있음을 보여주었으며, 이는 미국뿐만 아니라 다른 지역에서도 적용됩니다. 그러나 지금까지 이러한 중재는 정적이고 표준화된 웹사이트를 통해 제공되었으며, 소수의 사람들만이 이를 사용했습니다.

고려된 중재는 대화형 인공지능에 내장된 45분짜리 성장 마인드셋 대화형 수업입니다. 이전 중재와 유사하게, 콘텐츠에는 성장 마인드셋 이해, 신경가소성 기반, 역할극 시나리오 모듈이 포함됩니다. 각 모듈에는 인공지능과의 대화형 토론이 포함되어 있습니다(예: "당신의 말로 성장 마인드셋이 무엇인가요?", "위 시나리오에서 성장 마인드셋이 어떻게 적용될 수 있을까요?")

본 연구의 구체적인 목표는 인도 학령기 청소년을 대상으로 간단한 인공지능 기반 성장 마인드셋 중재가 측정 가능한 이점을 제공하는지 테스트하는 것입니다. 약 430명의 학생(6-8학년)을 대상으로 한 무작위 대조 시험은 7주 후 단축된 중재를 받는 대조군에 비해 인공지능 기반 훈련이 성장 마인드셋 믿음과 기술, 그리고 불안과 우울증 증상에 변화를 가져오는지 측정할 것입니다. 모든 참가자는 기준선, 3주 후, 7주 후에 간단한 10분짜리 설문조사를 진행할 것입니다. 시험 종료 시, 모든 학생은 전체 중재 내용이 담긴 인쇄된 소책자를 받게 됩니다. 연구는 다양한 학생들을 대상으로 하는 인도 방갈로르의 영어 중간 학교에서 진행될 것입니다.

성장 마인드셋 중재는 학업 성취도에도 도움이 될 수 있으며, 학교 파트너는 연구 완료 후 재량에 따라 이를 표준 커리큘럼의 일부로 통합할 수 있습니다. 그러나 구체적인 연구 질문은 챗봇 상호작용이 청소년 정신 건강에 측정 가능한 개선을 가져오는지 여부입니다. 정신 건강의 다양한 측면을 해결하기 위한 인공지능 챗봇이 우세한 상황에서, 이러한 측정은 드물면서도 중요합니다. 본 연구는 기술이 청소년 정신 건강을 어떻게 알리고 지원할 수 있는지에 대한 증거 기반을 확대하는 데 기여할 것입니다.

연구 유형

중재적

등록 (실제)

383

단계

  • 해당 없음

연락처 및 위치

이 섹션에서는 연구를 수행하는 사람들의 연락처 정보와 이 연구가 수행되는 장소에 대한 정보를 제공합니다.

연구 장소

    • Karnataka
      • Bangalore, Karnataka, 인도
        • Partner school

참여기준

연구원은 적격성 기준이라는 특정 설명에 맞는 사람을 찾습니다. 이러한 기준의 몇 가지 예는 개인의 일반적인 건강 상태 또는 이전 치료입니다.

자격 기준

공부할 수 있는 나이

  • 어린이
  • 성인
  • 고령자

건강한 자원 봉사자를 받아들입니다

예

설명

포함 기준:

  • 파트너 학교의 6-8학년 청소년
  • 청소년이 참여에 동의하고 부모/보호자가 수동적 동의를 제공하는 경우(참여 거부하지 않음)

제외 기준:

  • 해당 없음

공부 계획

이 섹션에서는 연구 설계 방법과 연구가 측정하는 내용을 포함하여 연구 계획에 대한 세부 정보를 제공합니다.

연구는 어떻게 설계됩니까?

디자인 세부사항

  • 주 목적: 치료
  • 할당: 무작위
  • 중재 모델: 병렬 할당
  • 마스킹: 없음(오픈 라벨)

무기와 개입

참가자 그룹 / 팔
개입 / 치료
실험적: 성장 마인드셋 훈련
대화형 AI와의 45분 상호작용을 통해 성장 마인드셋 훈련을 받습니다
참가자는 약 45분 동안 AI 챗봇과 상호작용할 것입니다. 튜토리얼에는 구조화된 스크립트가 있으며, 섹션 경계에서 잠시 멈춰 짧은 상호작용을 허용합니다. 또한 학생들의 참여를 유도하기 위해 문화적으로 기반을 둔 만화와 역할극 시나리오가 담긴 삽화를 포함하고 있습니다.
간섭 없음: 일반적인 교실 활동
중재 기간 동안 일반적인 교실 활동을 수행합니다; 연구 종료 시 지연되고 단축된 중재를 받습니다

연구는 무엇을 측정합니까?

주요 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
행동 및 감정 변화 설문조사 - 내재화 하위척도 (전체 표본)
기간: 기준선, 3주, 7주
행동 및 감정 조사의 내재화 하위척도 6항목(각 항목은 0-4점 척도로 평가되며, 높은 점수는 더 많은 증상을 나타냄)의 불안 및 우울증 자가 보고 증상의 궤적. 총 점수 범위는 0-24점이며, 높은 점수는 더 많은 증상을 나타냅니다(BFS; Weisz et al., 2020).
기준선, 3주, 7주
학생이 인지한 프로그램 수용도와 유용성
기간: 개입 직후
Program Feedback Scale (Schleider et al., 2019)을 통해 평가되었습니다. 이 척도는 1점에서 5점으로 평가되는 7개 항목으로 구성되어 있으며, 점수가 높을수록 더 높은 수용성과 도움이 됨을 나타냅니다.
개입 직후

2차 결과 측정

결과 측정
측정값 설명
기간
행동 및 감정 설문조사 변화 - 내재화 하위척도 (상승된 하위표본)
기간: 기준선, 3주, 7주
행동 및 감정 설문조사의 내재화 하위척도 6항목(각 항목은 0-4점 척도로 평가되며, 높은 점수는 더 많은 증상을 나타냄)으로 측정한 불안 및 우울증 증상의 자가 보고 증상의 궤적. 총 점수 범위는 0에서 24점이며, 높은 점수는 더 많은 증상을 나타냅니다(BFS; Weisz et al., 2020).
기준선, 3주, 7주
성장 마인드셋 신념의 변화 (전체 표본 및 상승 하위 표본)
기간: 기준점, 3주, 7주
성장 마인드셋 척도(Sigmundsson & Haga, 2024)를 통해 평가되었으며, 낮은 읽기 수준에 맞게 조정되었습니다. 이 척도는 1(전혀 나와 같지 않음)부터 5(매우 나와 같음)까지의 척도로 평가되는 8개 항목으로 구성됩니다.
기준점, 3주, 7주
성장 마인드셋 성찰 (중재 그룹)
기간: 3주, 7주

성장 마인드셋의 회상과 사용, 그리고 미래 적용 의도를 확인하기 위한 간단한 질문으로 평가되었습니다:

  • 한 문장으로, 성장 마인드셋의 주요 아이디어는 무엇인가요?
  • 지난 몇 주 동안 학교나 집에서 성장 마인드셋을 어떤 것에 사용했나요? [네, 아직, 잘 모르겠습니다]
  • ["네"라고 답변한 경우] 어떤 일이 있었는지 공유해 주세요. 무엇을 하거나 생각했나요?
  • 다음 달에 어떻게 성장 마인드셋을 사용할 수 있을까요? 다음을 반드시 설명해 주세요: (i) 무엇을 더 잘하고 싶은지. 이것은 학교 과목, 기술 또는 개인 목표일 수 있습니다, (ii) 어떻게 개선할 것인지. 이것은 연습, 도움 요청 또는 위의 팁 중 하나를 포함할 수 있습니다!
3주, 7주

공동 작업자 및 조사자

여기에서 이 연구와 관련된 사람과 조직을 찾을 수 있습니다.

스폰서

수사관

  • 수석 연구원: John R Weisz, Ph.D., Harvard University

간행물 및 유용한 링크

연구에 대한 정보 입력을 담당하는 사람이 자발적으로 이러한 간행물을 제공합니다. 이것은 연구와 관련된 모든 것에 관한 것일 수 있습니다.

연구 기록 날짜

이 날짜는 ClinicalTrials.gov에 대한 연구 기록 및 요약 결과 제출의 진행 상황을 추적합니다. 연구 기록 및 보고된 결과는 공개 웹사이트에 게시되기 전에 특정 품질 관리 기준을 충족하는지 확인하기 위해 국립 의학 도서관(NLM)에서 검토합니다.

연구 주요 날짜

연구 시작 (실제)

2025년 11월 3일

기본 완료 (실제)

2026년 1월 9일

연구 완료 (실제)

2026년 1월 9일

연구 등록 날짜

최초 제출

2025년 12월 5일

QC 기준을 충족하는 최초 제출

2025년 12월 18일

처음 게시됨 (실제)

2026년 1월 5일

연구 기록 업데이트

마지막 업데이트 게시됨 (실제)

2026년 1월 27일

QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출

2026년 1월 25일

마지막으로 확인됨

2026년 1월 1일

추가 정보

이 연구와 관련된 용어

기타 연구 ID 번호

  • IRB25-0827

개별 참가자 데이터(IPD) 계획

개별 참가자 데이터(IPD)를 공유할 계획입니까?

아니요

IPD 계획 설명

학교 파트너가 공유한 학생 데이터의 개인정보 보호에 대한 우려를 존중하기 위해, 개별 참가자 데이터는 외부 연구자와 공유되지 않을 것입니다.

약물 및 장치 정보, 연구 문서

미국 FDA 규제 의약품 연구

아니

미국 FDA 규제 기기 제품 연구

아니

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